人工智能采用的7大障碍及其解决方案
我们已经看到，新冠疫情如何将企业数字化转型的进程提前了数月，甚至在很多情况下提前了数年。疫情的到来促使企业重新考虑它们已经拥有的技术——尤其是人工智能（AI）——并加以利用，以提高生产力、解决供应链问题，并无缝提供产品和服务。组织已经意识到将人工智能整合到数字战略中的不可或缺性，本文将重点讨论人工智能应用中的常见挑战。
“盈利性人工智能应用最严峻的障碍之一是所使用数据的质量低下。任何人工智能应用的智能程度都取决于它所接触的信息。”——Damco Solutions
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人工智能是一项革命性技术，它节省了时间、精力和金钱。它不再局限于科学教科书或科幻幻想；它在现实世界中拥有无数应用。企业现在正在承认这种前沿技术的重要性。事实上，高度渗透的机器智能可以解决根本性问题。
麦肯锡的一项调查显示，人工智能应用在2021年呈现出上升趋势，并且这一趋势仍在持续。该调查指出，“56%的所有受访者报告至少在一个业务功能中应用了人工智能，这一比例高于2020年的50%”。
虽然企业已经认识到人工智能应用是未来的发展方向，但实现起来并不总是容易的。那么，究竟是哪些关键障碍阻碍了企业挖掘这种下一代技术的巨大多元潜力？让我们逐一讨论这些人工智能应用的挑战。
**伦理考量**
人工智能应用面临的第一个挑战是，随着企业将人工智能整合到更多流程中，伦理问题变得愈发突出。人工智能看似科学地支持了人类的偏见，并倾向于放大这些偏见，使其在决策方面的潜力受到质疑。幸运的是，我们已经有了解决方案。
一个积极的迹象是，这一问题的意识正在增强，承认人工智能潜在的偏见是迈出的第一步。当企业训练其人工智能/机器学习（AI/ML）模型时，必须主动对抗带有偏见的数据，并明确地编程确保人工智能的公平性。此外，数据标注人员在训练数据被输入算法之前，必须仔细分析数据。这样一来，就不会导致带有偏见的结论。
**数据质量差**
盈利性人工智能应用最严峻的障碍之一是所使用数据的质量低下。任何人工智能应用的智能程度都取决于它所接触的信息。不相关或标记不准确的数据集可能会阻碍应用发挥应有的效果。
许多组织收集了过多的数据。这些数据可能包含大量不一致和重复，造成数据衰退。通过优化数据收集流程可以提高数据质量。利益相关者必须更加关注数据清洗、标注和存储。这些流程的改进可以为企业提供高质量的数据。
**数据治理**
在网络犯罪日益增多的背景下，负责任的数据治理比以往任何时候都更加重要。人们关心公司如何访问和使用其机密信息，因此，利用面向客户的AI进行部署的应用程序，组织必须对自己的行为负责。
关键在于数据分段与可视化。组织必须确保可以监控并限制其人工智能算法在各个阶段的数据使用情况。数据分段可以减少数据泄露的影响，并尽可能保护用户信息。同样，透明的数据收集政策也有助于缓解与人工智能相关的担忧。
**流程缺陷**
企业常常使用内部工具和流程来部署和监控人工智能。从零开始构建一个高效的AI模型需要大量时间和资金。因此，如果您刚刚起步，人工智能应用可能会产生高昂的成本。此外，您的工具可能包含不适当的算法和带有偏见的数据。在这种情况下，采用第三方工具进行AI集成，或者使用经过市场验证的工具，是一个相对明智的选择。
**网络安全**
人工智能的实施带来了网络安全风险。为了获取AI项目所需的数据，许多数据泄露已经发生。因此，保护存储数据免受恶意软件和黑客的侵害应该成为公司的首要任务。健全的网络安全防御策略有助于防止此类攻击。此外，人工智能应用的领导者还必须认识到日益复杂的安全威胁，并从被动应对转向主动防御。
**存储限制**
训练AI/机器学习（AI/ML）模型需要持续的高质量标记数据集。因此，组织需要将大量数据输入机器学习算法，以便其执行所需任务并提供可靠结果。
这一过程具有挑战性，因为传统存储技术成本高昂且存在空间限制。然而，诸如闪存存储等最新的技术突破似乎提供了解决方案。与成本高昂的传统硬盘不同，闪存存储更为可靠且更具性价比。
**法规合规**
随着人工智能和其他以数据为中心的操作日益突出，它们面临的法律监管也越来越多。组织必须遵守这些限制，尤其是如果它们在金融和医疗等高度监管的行业运营的话。采取灵活的方式维护高标准的隐私和治理，可以帮助这些公司更好地遵守法律。由于监管的增加，第三方审计师的需求很可能会上升。
**未来之路**
人工智能正在逐渐成为改变游戏规则的技术，其潜力正等待被挖掘。普华永道的一项研究指出，“到2030年，人工智能可能为全球经济贡献高达15.7万亿美元，超过中国和印度目前的总产出。其中，6.6万亿美元预计来自生产力的提升，9.1万亿美元预计来自消费端的影响。”
那么，究竟是什么让人工智能为企业带来价值？提前预见人工智能应用的障碍，并采取战略性的实施方法，将有助于组织实现转型增长并最大化回报。
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